GNSS线极化天线干涉信号反演土壤湿度算法测试

利用全球导航卫星系统干涉信号(GNSS-IR)测量土壤湿度已成为热门的研究课题。搭载低成本线性极化天线的智能手机可以方便快捷采集干涉信号信噪比(SNR)。分别仿真垂直和水平线性极化天线采集的GNSS干涉信号,给出2种极化方式下干涉信号SNR波形和反射率随卫星高度角变化的结果。对于垂直极化分量,电磁波会在入射角65°~85°左右时发生全透射,导致干涉信号振荡效果消失,而水平极化不存在该现象。同时,分别仿真右旋圆极化(RHCP)直射和左旋圆极化(LHCP)反射天线采集的GNSS信号,并计算直反射信号的幅值比。在仿真基础上分别利用不同极化天线进行实验,结果表明:采用线性极化天线采集的GNSS干涉信号振荡效果几乎不受卫星高度角的限制,可以为土壤湿度反演提供更多的有效数据,并且反演得到的土壤湿度与同位数据具有良好的一致性,两者的相关性达到0.95。使用搭载圆极化天线的双通道接收机采集北斗系统卫星数据进行对比,相关性达到0.91。对于不同的设备,智能手机采集的GNSS数据占用空间相对比于双通道接收机降低1%,且反演结果相关性接近,由于干涉信号提取直反射信号需要一定的振荡周期,故反演结果的时间分辨率要低于双通道接收机。

精准时空感知赋能数字经济发展

当前数字经济的发展愈发依赖于精准时空信息,分析了通信导航融合感知网络对实现精准时空感知的作用与挑战,介绍了我国在通导融合研究方面取得的突破性进展,阐述了隐嵌信噪定位技术对5G网络定位性能的提升、异构多网多源融合对定位鲁棒性的保障,对北斗与5G深度融合的增量效应进行了讨论。从精准时空感知如何赋能数字经济发展的角度对通信导航融合网络做出进一步规划。

基于引导优化的拒止环境无人系统相对定位

在卫星拒止条件下,包含无人机、无人艇等多个节点的无人系统可以基于节点间距离信息,使用相对定位方法解算所有节点的绝对地理位置。由于无人系统节点的高机动特性,节点间的距离信息具有瞬时有效性,因此需要实现快速、精确的相对定位解算。旋转矩阵的计算是相对定位解算的核心步骤,使用传统的最小二乘法、牛顿法、遗传法等无法兼顾效率与精度因素,基于自由度松弛的引导优化算法通过放松旋转矩阵的自由度能够将寻优参数的初始值一步引导至真值邻域附近,再利用迭代法进行精细寻优,从而实现旋转矩阵的短时间、高精度计算。仿真实验结果表明,在无人系统测距误差达到5 m时,基于引导优化的相对定位方法解算时间为0.014 s,产生的定位误差为25.73 m,与牛顿法的解算精度相当,同时减少了55.56%的计算时间;与最小二乘法的计算时间相当,同时减少了39.47%的定位误差。

一种改进的行人航迹推算算法研究

针对行人在室内定位不准确的问题,提出一种改进的行人航迹推算算法。在步数检测阶段,提出一种基于运动分割的三阈值峰值检测法,实现了行人在不同运动状态下步数的精准检测。通过使用改进的Weinberg模型实现步长估算。并提出一种基于主方向假设的航向角修正算法,实现行人的航向角修正。最后综合步数、步长和航向角信息实现室内行人的航迹推算。实验结果表明,改进的行人航迹推算算法在室内有较好的稳定性,在室内的平均定位误差<5%,较传统PDR算法在平均定位误差上降低了9.53%,提高了行人在室内定位的精度。

基于Starlink机会信号/INS的组合导航方法

针对全球卫星导航系统(GNSS)因频点单一、落地功率低、易受电磁干扰以及存在覆盖较差区域等潜在的被拒止或被干扰导致的导航系统性能降低甚至失效的问题,提出了一种基于星链(Starlink)机会信号融合惯性导航系统(INS)的飞行器动态组合导航方法。首先分析了星链信号体制,建立了基于星链星座卫星下行机会信号的瞬时多普勒定位观测模型,设计了一种基于频率细分的快速最大似然多普勒频率估计方法,然后建立了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的Starlink机会信号/INS的组合导航模型,并对该导航方法进行了实验及分析。结果表明,该方法可为飞行器提供长航时、连续、高精度的导航。动态飞行情况下,该方法可实现平均优于25 m的三维定位精度和平均优于0.1 m/s的速度估计精度,比相同观测时间下的惯导精度提高了1~2个数量级,显著提高了飞行器的导航精度,可为战略导航提供方法和技术支撑。

低轨通信卫星双向测量差分定位方法

在非地面网络中,依托低轨通信卫星的星地链路、卫星载荷以及地面终端等资源,实现定位解算,是实现未来6G通感一体化的重要技术手段之一。在手机直连卫星等场景下,终端设计上往往只与一颗卫星进行通信,探索单星定位方法具有十分迫切的意义。针对以往单星连续观测定位精度因子差、时钟同步困难、收敛速度慢等难题,提出了一种低轨星座场景下的双向测量差分定位方法,并基于卫星位置精度因子设计了位置更新策略。利用星地链路,采用单程双向测距方法消除时钟误差,通过时间累计测量、终端随机切换的方式弥补单星观测的空间缺陷,优化了终端定位性能。在仿真场景下,基于SpaceX的卫星轨道参数,对所提方案进行了验证,结果表明,采用随机切换卫星的方法进行测量,相比于未切换保持单星测量的终端,定位性能提升近100%;联合解算多个时刻观测数据,能够提升精度收敛速度,减小定位误差,在180 s的仿真时间内利用512次观测数据,当终端切换次数为19次时,最优定位精度可达299.5 m。

牵引式欺骗对矢量跟踪环路的影响

牵引式欺骗能够在不引起跟踪环路失锁的条件下诱使接收机跟踪欺骗信号,是一种隐蔽性很高的欺骗干扰方式。对于标量接收机,由于其跟踪环路相互独立,因此针对单个信号进行牵引式欺骗时,不会受其他信号的影响。而矢量接收机的跟踪环路通过接收机状态耦合,存在相互影响,即牵引式欺骗对矢量和标量跟踪环路的影响存在差异。本文基于无噪声且欺骗信号与真实信号载波频率和载波相位相等的假设条件,分析牵引式欺骗对矢量跟踪环路的影响,推导出欺骗成功条件,并利用信号源模拟器和软件接收机对分析结果进行验证。研究结果表明,对矢量跟踪环路成功实施牵引式欺骗的条件较标量跟踪环路更为严苛,反映出矢量跟踪环路固有的抗欺骗干扰能力。

基于误差累加校正的相对导航技术研究

基于数据链测距的相对导航是卫星拒止情况下编队任务的重要导航手段,介绍了相对导航系统组成和工作原理,针对异步到达时间(TOA)测量、可观测性欠缺和惯导误差持续发散,尤其是成员间距较近、距离估计误差与实际距离相比占比较大时极易错误的相对定位问题,研究了基于误差累加校正的相对导航算法架构,建立了滤波状态和量测方程,开展了外场情况下的试验验证。研究表明,采用的相对导航算法,对于成员间距较近情形下相对导航定位精度和稳定性具有良好的性能表现。

北斗新体制BOC B1C导航信号模拟与生成

卫星导航信号模拟与测试作为全球卫星导航定位系统研制建设及导航接收机厂家测试验证的必要环节,其相关技术的进步集中反映了一个国家卫星导航系统建设和应用的水平。随着北斗新体制BOC信号的应用推广,给导航信号模拟与测试又提出了新的要求和挑战,基于伪距迭代和时延滤波技术,实现了对北斗新体制BOC B1C信号的基带生成,并利用开源软件接收机平台对自生成的基带信号进行了捕获、跟踪、解调、定位解算,定位结果显示,三维定位误差方差优于0.74 m,二维定位误差方差优于0.43 m,该模拟信号能够满足测试要求。

联合Spline插值的Wi-Fi指纹匹配定位算法

该文从降低现有的Wi-Fi室内定位技术算法成本、保证定位精度的角度出发,提出了联合Spline插值的Wi-Fi指纹匹配定位算法。在构建信号强度指纹数据库方面,该文提出了稀疏指纹库的构建,大大降低了数据采集的工作量和硬件需求,并且提出将混合滤波与Spline插值方法结合,对稀疏指纹数据库进行丰富。在信号强度指纹数据库的插值方面,经过相同程度的混合滤波后,与已知的反距离加权(IDW)插值算法相比,联合Spline插值方法能够实现对数据库的精确填充,实现更高的定位精度;在指纹匹配定位方面,采用K最邻近(KNN)等匹配算法实现高精度定位。通过仿真实验证明,该文所提出的联合Spline插值的Wi-Fi的指纹定位方法能够在仅需要构建低成本稀疏指纹数据库的前提下,保证较高的定位精度。

基于组合神经网络的UWB室内定位方法研究

由于室内环境复杂,传统的超宽带(UWB)室内定位技术仅仅采用几何算法对待测目标的位置进行解算,误差较大且不可控。为了提高物体在运动状态下的定位精度,该文提出了基于CNNLSTM组合神经网络的定位预测模型。为了提高模型预测性能,在数据预处理阶段利用MLP对海量的UWB信道数据进行学习,训练NLOS/LOS分类算法。剔除NLOS数据后将各基站解算的测距信息按时间顺序作为整个预测网络的输入,借助CNN层提取时间序列上表征能力强的高层特征,由LSTM层处理具有时间连续性的定位信息,并应用了自适应学习率算法加快收敛速度。通过与单一LSTM神经网络和BP神经网络的对比验证了CNN-LSTM网络模型定位精度更高,相比单一LSTM神经网络误差控制性能提升了约69%,平均精度误差控制在0.06 m左右。

基于改进RTK算法的铁路导航精密单点定位优化

铁路导航精密单点定位容易受到周跳数据的影响,导致定位结果在水平和垂直方向出现相对偏移,针对该问题提出了基于改进RTK算法的铁路导航精密单点定位优化方法。根据铁路导航精密单点定位原理,采用改进RTK算法构建定位模型,初步获取定位结果。使用双频载波相位测量法探测周跳,剔除野值点,获取预处理后的单点数据。消除一阶电离层延迟,结合模糊度固定技术采集浮点数,获取不同模糊度下的位置坐标。求解载波相位整周模糊度固定问题,实现单点定位优化。分析实验结果可知,该方法在相对偏移时间为6×103s时,垂直误差最大仅为2 m,水平误差为0,说明该方法的定位结果精准。

基于克拉美罗界加权的GNSS干扰源定位方法

利用多普勒测量信息,低轨卫星能够实现对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)干扰源的快速普查。然而,由于低轨卫星的高动态特性,获得的多普勒观测量有限,导致基于经典最小二乘(least squares,LS)算法得到的定位精度有限。为提高GNSS干扰源的定位精度,提出一种基于多普勒测量克拉美罗界(Cramér-Rao bound,CRB)加权的LS定位算法,利用多普勒采样时刻的信噪比计算多普勒观测量的CRB,在LS定位算法中进行加权,使不同时刻多普勒观测量的噪声服从同方差性,则关于干扰源位置的LS解接近最优估计。在不同采样率、信噪比以及采样时长下,仿真验证了所提算法的有效性,同时通过构建基于FPGA的GNSS干扰采集和定位系统进行了实验验证。仿真及实测结果表明,该算法能够有效提升定位精度,相较于LS算法,定位性能改善比例为17.43%。

基于UWB和IMU融合的UWB弱信号环境下高精度定位算法

针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)在受限空间内定位精度差,甚至无法定位和无线超宽带(Ultra-Wide Band, UWB)脉冲室内定位技术在非视距(Non Line of Sight, NLoS)环境下定位精度差以及定位稳定性低等问题,提出以误差状态卡尔曼滤波(Error State Kalman Filter, ESKF)为基础并将UWB定位技术和惯性传感器(Inertial Measurement Unit, IMU)技术相融合,设计一套UWB弱信号环境下的UWB定位算法模型,实现UWB弱信号环境下的厘米级定位。通过优化传统ESKF方法以及融合UWB和IMU的测量数据,解决传统UWB定位在NLoS环境下定位精度较差和定位结果容易发生偏移等问题。实验研究结果表明,在导航实验室内,系统在东-北-天(ENU)坐标系中东方向、北方向轴和OXY平面上的精度分别提高了2.87%、12.02%和5.71%,方差分别降低了5.80%、18.06%和5.71%。在地下通道UWB弱信号环境下,系统在东方向、北方向和OXY平面上的精度分别提高了12.08%、24.10%和16.08%;方差分别降低了8.12%、32.74%和12.23%。所提出的算法模型有效改善了UWB室内定位技术在NLOS情况下,定位精度低、系统定位稳定性差的问题,降低了定位成本,具有很强的实用性。

基于卡尔曼滤波算法的目标跟踪预测

文章主要对光电跟踪系统中的目标预测问题进行了研究。首先,介绍了目标跟踪的概念及其重要性;其次,对光电目标跟踪系统中采用的卡尔曼滤波理论及其工程应用进行了调研;再次,介绍了基本的滤波预测方法,重点阐述了卡尔曼滤波方法,并与其他常见滤波方法进行了比较;最后,阐述了机动目标跟踪的基本原理及建立了机动目标模型,并完成了相关算法的仿真实验。

利用GNSS信号地表穿透特性反演土壤湿度的思考

利用全球导航卫星系统干涉信号(GNSS-interferometric reflectometry,GNSS-IR)进行土壤地表湿度反演具有无需信号源、探测区域宽广等特点,受到了国内外研究机构的广泛关注.为解决传统GNSS穿透模型结构复杂的问题,根据几何构型给出了GNSS-IR计算天线相位中心与地表实际反射面垂直距离的方法,通过仿真不同土壤湿度下的高度测量偏差,建立了与GNSS信号理论穿透土壤深度的线性关系,以及与土壤湿度的反比例关系.考虑到卫星高度角的变化对高度反演的影响,采用修正的测高模型,并利用Lomb-Scargle谱分析的方法计算了高度测量偏差.为减少地表植被对反演天线相位中心距离地表实际反射面垂直距离的影响,利用归一化植被指数对高度测量偏差进行了修正,同时建立了GNSS信号高度测量偏差与土壤湿度的一阶反比例模型,最后对该模型进行了验证.结果表明,对于长时间大尺度变化土壤湿度的场景,利用GNSS信号地表穿透特性进行土壤湿度反演有着很好的效果.

一种抑制高速电机低次电流谐波的调制方法

针对高速永磁同步电机低载波比、数字控制延时所引起的电流谐波较大的问题,提出一种抑制低次电流谐波的改进型特定次谐波消除调制方法。首先,对该调制方法的调制波形原理和数字实现特点进行分析,建立新的电压谐波方程和开关角求解方程;其次,以电流总谐波失真为目标优化函数,研究了调制比和载波比对开关角分布、电流谐波含量的影响;最后,以三相高速永磁同步电机为研究对象,搭建系统仿真模型对所提调制方法进行验证。验证结果表明,通过与特定次谐波消除调制方式相比,所提调制方法计算量更少,可以提高输出脉宽调制波形的对称性,具有更优的低次电流谐波抑制能力。

一种高动态弱GNSS信号跟踪解调算法研究与实现

在某些高动态弱信号场景中,载波相位难以锁定。为实现对高动态弱全球导航卫星系统(GNSS)信号的跟踪,考虑锁频环较锁相环更为鲁棒,提出了一种基于锁频环(FLL)+差分解调的算法,实现对GNSS信号的跟踪和解调。该算法采用二阶FLL实现对卫星信号的频率进行跟踪,差分解调算法实现对比特数据的解调。工程应用上,算法采用现场可编程门阵列和数字信号处理器(FPGA+DSP)的架构实现,在FPGA中实现信号的跟踪信号的前处理,在DSP中实现跟踪环路算法、位同步和差分解调。本文在Matlab平台中实现算法的仿真,通过模拟器平台和对天接收真实的GNSS信号对算法进行验证。仿真结果与实验结果表明,该算法在高动态弱信号条件下能实现对卫星信号的稳定跟踪和数据的解调,克服了锁相环难以锁定导致数据无法解调的难题,最终实现GNSS信号在该条件下的位置、速度和时间(PVT)解算。

RTK-BDS定位的推土机推平作业实时辅助施工研究

针对当前推土机在作业过程中操作复杂、施工效果评估困难等问题,基于北斗实时动态差分定位(real time kinematic,RTK)技术和运动学方程,求得推土机实时位置;提出了以推土高程和设计平面的高程差作为平整施工质量评价的方法,可直观评价施工效果,研制了驾驶引导装置,可实时显示推土机状态与施工进度。工程应用表明,该装置达到了厘米级的定位精度,定位的绝对误差小于5 cm,满足推土机精准施工的需求;车载显示终端使用RS232通信可精确获取推土机坐标、速度、航向等自身状态参数和施工数据。在实际施工场景中,该系统可有效减少驾驶员返工次数、降低劳动强度,提高了施工效率,达到了辅助施工的目的。

基于5G移动通信参考信号的机会信号测距测向技术

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)是目前应用最广泛的导航系统之一,但导航卫星信号到达地面时比较微弱,容易受到干扰,且无法在室内和城市峡谷环境中使用。近年来,移动通信技术发展迅速,具有基站布站密度高、信号信噪比强的特点,常被作为机会信号(Signal of Opportunity,SOP)定位导航系统进行研究。5G移动通信采用极简化设计,用于信道质量估计的参考信号不能随时获取,限制了利用上述信号实现SOP定位可能性。针对以上问题,结合5G移动通信中的波束成形技术,充分利用5G新引入的同步信号块(Synchronization Signal Block,SSB)中的解调参考信号(Demodulation Reference Signal,DMRS),提出了基于5G参考信号的测距测向方法,实现了多径误差补偿的测距技术和基于信噪比拟合的测向技术。实验表明,测距均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为21.3 m,比不使用DRMS时的精度提高了46.1%;测向RMSE为7.9°,使得未来利用5G移动通信参考信号构建SOP定位导航系统成为可能。